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摘要
【目的】随着天地一体化信息网络的发展，低轨卫星通信系统迎来发展热潮，成对载波多址(Paired Carry Multiple Access， PCMA)技术凭借其节省带宽资源的优点也逐渐向低轨卫星通信发展。然而，传统PCMA技术多用于高轨卫星中，无法适应低轨卫星信道高动态的衰落信道特性，使得PCMA接收端误码性能大大下降，其中的瓶颈在于重叠信号的信道估计与均衡技术。【方法】针对低轨卫星信道特点，本文提出了一种联合训练序列估计与自回归(Autoregressive， AR)模型预测的信道估计方案。借鉴叠加训练序列信道估计的思想，引入了适用于PCMA混合信号信道估计的迭代方法，通过迭代提升训练序列信道估计的精确度；并利用自回归模型实时预测数据序列的信道状态信息(Channel State Information， CSI)，同时也通过自回归模型预测达到降低训练序列信道估计频次的目的，以适应低轨卫星信道的动态性。【结果】仿真结果表明，叠加训练序列信道估计的思路可以适用于PCMA信号中，经过迭代可以获得精确信道估计值。本文所提方法可以有效提高信道估计的精确性，且经过信号分离以及解调后，在信噪比大于9dB时误码率可以达到10-3量级。【结论】本文所提信道估计方案并入PCMA接收方案中后误码率损失在可接受范围内，可以支持PCMA技术在低轨卫星通信中的应用，算法结构简单，复杂度低，具有实际可行性。
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单位南京邮电大学; 通信与信息工程学院
